Вакансии

-Проектирование и сопровождение БД: разработка и поддержка объектов базы данных (таблицы, представления, индексы, хранимые процедуры) в среде Greenplum. -Разработка витрин данных: проектирование и расчет показателей для витрин данных под бизнес-задачи с использованием SQL.

Нужен самостоятельный опытный специалист, который возьмёт на себя ведение и развитие канала, а не только публикацию готовых постов. Нужен опыт не только ведения канала, но и привлечения профильной аудитории.

— отвечать за SEO-стратегию и рост поискового трафика: формировать и приоритизировать бэклог, оценивать эффект внедрений; — управлять командой: выстраивать процессы, распределять задачи, контролировать качество, развивать сотрудников, участвовать в найме;

самостоятельным холодным поиском потенциальных клиентов из сегмента Enterprise - крупных федеральных брендов, компаний и разработчиков; личными продажами: проведением переговоров и встреч, обработкой потенциальных клиентов;

• Разработка и реализация маркетинговой стратегии в соответствии с целями бизнеса. • Планирование и управление маркетинговым бюджетом.

Ищем SMM-специалиста для развития Telegram-канала бизнеса. Нужен самостоятельный опытный специалист, который возьмёт на себя ведение и развитие канала, а не только публикацию готовых постов.

Нужен самостоятельный опытный специалист, который возьмёт на себя ведение и развитие канала, а не только публикацию готовых постов. Нужен опыт не только ведения канала, но и привлечения профильной аудитории.

Что будешь делать: • создавать рекламные видеокреативы для Facebook Ads.

Задачи: — Поддержка полного цикла операций по выставлению счетов: подготовка и проверка ежемесячных счетов, проверка данных по счетам с договорами и заказами клиентов, мониторинг графиков выставления счетов и SLA клиентов, проведение сверок, поддержка сбора платежей и разрешение вопросов по счетам с клиентами и внутренними командами. — Поддержание точной документации, отчетности и соблюдение контроля по выставлению счетов. — Быть контактным лицом между финансовыми операциями, операциями, клиентами и бухгалтерией по вопросам выставления счетов, помощь в решении проблем и обеспечение своевременной коммуникации. — Подготовка и проверка ежемесячных счетов в рамках делегированных полномочий, обеспечение точности в соответствии с договорами и внутренними политиками. — Мониторинг ежемесячного календаря выставления счетов и SLA клиентов, выявление рисков и предложение необходимых действий для соблюдения сроков. — Анализ ежемесячных отчетов из NetSuite и других систем выставления счетов, проверка полноты и точности, расследование расхождений и подготовка ключевых выводов для менеджеров. — Руководство младшими специалистами по выставлению счетов при проведении ежемесячных сверок счетов клиентов и связанных балансов, предоставление анализа отклонений, обеспечение правильной документации и помощь в окончательных сверках. — Поддержка операций по сбору платежей, порталам оплаты и другим видам дебиторской задолженности, сотрудничество с внутренними заинтересованными сторонами для повышения эффективности. — Контроль соблюдения правил выставления счетов, своевременная доставка и сохранение счетов и сопроводительной документации, загрузка в сторонние порталы в соответствии со стандартами контроля. — Помощь в разработке и соблюдении руководств и процессов по приему, регистрации и сверке заказов клиентов, обеспечение согласованности заказов, контрактов и счетов, разрешение расхождений с отделами продаж и операций. — Координация и приоритизация запросов на внеплановую отчетность, обеспечение точности данных и соответствия бизнес-требованиям перед передачей заинтересованным сторонам. — Выявление и предложение улучшений процессов выставления счетов и дебиторской задолженности, контроль и документация, а также рекомендации по внедрению согласованных улучшений. — Соблюдение процедур компании, рабочих инструкций и требований SOX/соответствия, связанных с выставлением счетов и дебиторской задолженностью, поддержка актуальности документации процессов. Требования: — Степень младшего специалиста в области бухгалтерского учета или смежной области, либо эквивалентный опыт и/или обучение. — Желателен опыт сбора дебиторской задолженности в медицинском/фармацевтическом секторе. — Отличные компьютерные навыки. — Отличное управление временем и организационные навыки. — Способность работать самостоятельно и принимать обоснованные бизнес-решения. — Сильные устные и письменные коммуникативные навыки. — Внимание к деталям. — Способность работать под давлением и соблюдать сроки. — Умение работать в команде с позитивным настроем. — Опыт: более 1 года в корпоративных финансах с фокусом на учет доходов в SaaS-компании с множественными элементами договоров. Условия: — Удаленная работа. — Зарплата в валюте (USD).

🎯 Требования: Опыт разработки банковских дистанционных сервисов; Знание банковской предметной области;

🌸Own the Backoffice end-to-end — functionality, business logic, data model, documentation, roadmap, and lifecycle. 🌸Manage reconciliation — define matching rules and thresholds, oversee breaks, and reduce manual intervention and recurring discrepancies.

• Самостоятельно привлекать B2B-клиентов через LinkedIn, Telegram, конференции и другие каналы; • Проводить переговоры и демонстрации продукта;

Что предстоит делать: Вести полное маркетинговое сопровождение продукта — от формирования гипотез и планирования активностей до запуска и анализа результатов; Привлекать новых пользователей в мобильное приложение и развивать каналы привлечения;

Задачи: — Отвечать за всю AI-часть продукта: архитектура AI-системы от выбора LLM-моделей до построения RAG-pipeline и интеграции компьютерного зрения, принимать все ключевые технические решения — Обеспечивать качество рекомендаций, повышая конверсию на каждой итерации — Проводить быстрые итерации с выкатыванием изменений каждую неделю, сбором метрик, анализом и улучшением — Проводить эксперименты: A/B тесты промптов, гибридный поиск (текст + визуал + отзывы), мультимодальные модели, быстро проверять гипотезы на реальных пользователях — Масштабировать систему с 2000 туров на Мальдивы до 50,000+ туров по трём направлениям с тысячами запросов в день — Строить продукт с нуля, быстро экспериментировать и влиять на архитектуру Требования: — Опыт с продакшен LLM-приложениями, построение RAG-систем или чат-ботов на основе GPT/Claude — Экспертный уровень промпт-инжиниринга: правильная структура промптов, few-shot examples, chain-of-thought — Опыт работы с эмбеддингами и векторным поиском, понимание similarity search, hybrid search, reranking — Python на уровне продакшена: чистый, быстрый, поддерживаемый код Будет плюсом: — Опыт с компьютерным зрением и мультимодальными моделями (CLIP, GPT-4o, Claude 4.5 Sonnet) — Опыт с high-load системами и оптимизацией latency — Понимание рекомендательных систем — Понимание MLOps: мониторинг моделей, версионирование, A/B тестирование — Опыт построения recommendation систем и MCP для LLM систем — Личный опыт использования LLM для автоматизации задач Софт-скиллы: — Продуктовое мышление: AI как инструмент решения бизнес-задач — Умение работать с метриками: конверсия, время сессии, escalation rate — Быстрота принятия решений: выкатывать несовершенное решение и тестировать — Умение объяснять сложное простым языком для команды и бизнеса Условия: — Официальное оформление по ТК РФ — График 5/2, офис, сокращённый рабочий день по пятницам до 15:30 — Корпоративные программы обучения и развития — Медицинское обслуживание: ДМС и собственная медсанчасть — Специальные предложения от компаний-партнеров (рестораны, магазины, отдых, мероприятия) — Организация отдыха сотрудников и их детей, оплата детского сада — Аккредитованная IT компания — Офис на станции м. Курская — Корпоративные условия на приобретение туров — Дополнительный оплачиваемый отпуск 3 дня, оплата больничного — ДМС для членов семьи по корпоративным условиям — Корпоративные условия на изучение английского и занятия спортом

Компания Aston приглашает на позицию Дата инженер (ученик) с последующим трудоустройством. Задачи: — пройти онлайн-интенсив длительностью 1 месяц, изучая теорию и выполняя практические задания; — совмещать обучение с работой; — после успешного окончания интенсива зачисление на стажировку в Лабораторию ASTON; — обучение на стажировке 3-4 месяца, 5 дней в неделю с 9:00 до 18:00 с перерывом на обед; — изучение теории с еженедельными проверками; — практика на учебных проектах под руководством опытного технического руководителя; — подготовка к собеседованию и самопрезентации; — посещение офиса обязательно для кандидатов, где есть офис компании; — для кандидатов из городов без офиса обучение возможно удаленно; — после старта на коммерческом проекте формат работы гибридный (3 дня в офисе ASTON, 2 дня удаленно) до уровня М2, затем полное посещение офиса заказчика; — возможны командировки в Санкт-Петербург или Москву. Требования: — законченное высшее или среднее специальное профильное образование; — готовность пройти стажировку в компании ASTON. Условия: — выплата стипендии во время обучения; — официальное трудоустройство; — доступ к корпоративной программе обучения; — регулярный пересмотр и повышение зарплаты после выхода на проект; — гарантированный финансовый бонус при старте на коммерческом проекте; — офис в центре города, корпоративные мероприятия, частичная компенсация спортивных абонементов. Требуемые навыки: визуализация, математическая статистика, NoSQL, Apache Hadoop, Greenplum, базы данных, Agile, Python, SQL.

— вести технический SEO-бэклог: проводить аудит и доработку существующих разделов и шаблонов, внедрять и исправлять микроразметку на действующих страницах, устранять проблемы с индексацией, дублями, редиректами и скоростью; У тебя сильная техническая база в SEO: знаешь, как Google и Яндекс сканируют, рендерят и индексируют JS-сайты (SSR/CSR, исходный HTML).

О компании OperAI — интерактивная система на базе ИИ для управления операционной деятельностью компании. Цель — создать «второй мозг для CEO», сделать процессы прозрачными и управляемыми, помочь руководителям видеть риски, договорённости и реальное состояние компании. Сейчас запускают пилоты с первыми командами и проверяют продуктовые гипотезы. Требования: — Опыт в продуктовой или data-аналитике от 3 лет — Опыт проектирования архитектуры данных и построения аналитической инфраструктуры с нуля — Умение создавать модели, схемы и пайплайны для сбора, обработки и хранения структурированных и неструктурированных данных, в том числе с AI — Практический опыт работы с неструктурированными данными: переписками, расшифровками встреч, документами и корпоративными коммуникациями — Опыт построения процессов разметки данных: разработка схем разметки, критериев качества и инструкций для разметчиков — Уверенное владение SQL и Python для анализа и обработки данных — Понимание ETL/ELT-процессов, требований к качеству данных и принципов Data Governance — Глубокое понимание принципов работы LLM, embeddings, RAG и AI-агентов — Умение проектировать метрики и системы оценки AI-функций: точность, полнота, галлюцинации и реальная польза для пользователя — Готовность брать на себя ответственность и строить аналитическую функцию продукта с нуля Задачи: — Проектировать систему внутренней аналитики — Проектировать структуру хранения данных: события, встречи, задачи, решения, коммуникации и связи между ними — Помогать формировать единую модель данных для AI-функций продукта — Оценивать качество работы LLM: точность извлечения фактов, полноту, галлюцинации и полезность результатов — Разрабатывать подходы к разметке данных и созданию датасетов для тестирования AI-системы — Участвовать в проектировании AI-пайплайнов, RAG, embeddings и систем поиска по корпоративным данным — Находить закономерности в операционных процессах клиентов и превращать их в продуктовые решения — Определять ключевые продуктовые метрики и строить дашборды для команды и фаундеров — Анализировать поведение пользователей, пилотные запуски и продуктовые гипотезы — Вместе с разработчиками улучшать качество, наблюдаемость и надёжность продукта Будет большим плюсом: — Опыт проектирования архитектуры AI- или ML-систем — Работа с LLM API, векторными базами, LangChain/LangGraph или аналогичными инструментами — Опыт построения систем мониторинга и оценки качества LLM — Понимание операционной деятельности компаний: задач, встреч, решений, ответственности, сроков и отчётности — Опыт работы с BI-инструментами и продуктовыми системами аналитики — Опыт в B2B SaaS, стартапах или продуктах для руководителей и команд — Опыт взаимодействия с data engineering, ML и backend-командами Условия: — Equity-модель компенсации на начальном этапе — опцион — Возможность с нуля построить аналитику AI-продукта — Высокое влияние на архитектуру, продуктовые решения и развитие компании — Прямая работа с фаундерами — Пилотные клиенты и реальные данные для проверки гипотез — Гибкий формат работы и быстрый цикл принятия решений — Возможность вырасти в Head of Data / AI Analytics по мере развития проекта

✔Отчетность по эффективности User Acquisition: анализ расходов, CPA, ROAS, воронки от клика до FTD с разбивкой по каналам, кампаниям, географиям и партнерам. ✔Сверка данных между рекламными кабинетами, AppsFlyer и корпоративным хранилищем данных, выявление и расследование расхождений.